大數據，大挑戰（2）

　　模擬時代的數據收集和分析極其耗時耗力，新問題的出現通常要求我們重新收集和分析數據。數字化的到來使得數據管理效率又向前邁出了重要的一步。數字化將模擬數據轉換成計算機可以讀取的數字數據，使得存儲和處理這些數據變得既便宜又容易，從而大大提高了數據管理效率。過去需要幾年時間才能完成的數據搜集，現在只要幾天就能完成。但是，光有改變還遠遠不夠。數據分析者太沉浸於模擬數據時代的設想，即資料庫只有單一的用途和價值，而正是我們使用的技術和方法加深了這種偏見。雖然數字化是促成向大數據轉變的重要原因，但僅有計算機的存在卻不足以實現大數據。

　　我們沒有辦法準確描述現在正在發生的一切，但是在第4章即將提到的“數據化”概念可以說明我們大致了解這次變革。數據化意味著我們把一切都透明化，甚至包括很多我們以前認為和“信息”根本搭不上邊的事情。比方說，一個人所在的位置、引擎的振動、橋梁的承重等。我們要通過量化的方法把這些內容轉化為數據。這就使得我們可以嘗試許多以前無法做到的事情，如根據引擎的散熱和振動來預測引擎是否會出現故障。這樣，我們就激發出了這些數據此前未被挖掘的潛在價值。

　　大數據時代開啟了一場尋寶遊戲，而人們對於數據的看法以及對於由因果關係向相關關係轉化時釋放出的潛在價值的態度，正是主宰這場遊戲的關鍵。新興技術工具的使用使這一切成為可能。寶貝不止一件，每個數據集內部都隐藏著某些未被發掘的價值。這場發掘和利用數據價值的競賽正開始在全球上演。

　　第5章和第6章將講述大數據如何改變了商業、市場和社會的本質。20世紀，價值已經從實體基建轉變為無形財產，從土地和工廠轉變為品牌和產權。如今，一個新的轉變正在進行，那就是電腦存儲和分析數據的方法取代電腦硬體成為了價值的源泉。數據成為了有價值的公司資產、重要的經濟投入和新型商業模式的基石。雖然數據還沒有被列入企業的資產負債表，但這只是一個時間問題。

　　雖然有些數據處理技術已經出現了一段時間，但是它們只為調查局、研究所和世界上的一些巨頭公司所掌握。沃爾瑪和美國第一資本銀行（CapitalOne）率先將大數據運用在了零售業和銀行業，因此改變了整個行業。如今這種技術大多都實現了大衆化。

　　大數據對個人的影響是最驚人的。在一個可能性和相關性占主導地位的世界里，專業性變得不那麼重要了。行業專家不會消失，但是他們必須與數據表達的信息進行博弈。如同在電影《點球成金》（Moneyball）里，棒球星探們在統計學家面前相形見绌——直覺的判斷被迫讓位於精準的數據分析。這將迫使人們調整在管理、決策、人力資源和教育方面的傳統理念。

　　我們大部分的習俗和慣例都建立在一個預設好的立場上，那就是我們用來進行決策的信息必須是少量、精確並且至關重要的。但是，當數據量變大、數據處理速度加快，而且數據變得不那麼精確時，之前的那些預設立場就不复存在了。此外，因為數據量極為龐大，最後做出決策的將是機器而不是人類自己。第7章將會讨論大數據的負面影響。

　　在了解和監視人類的行為方面，社會已經有了數千年的經驗。但是，如何來監管一個算法系統呢？在信息化時代的早期，有一些政策專家就看到了信息化給人們的隐私權帶來的威脅，社會也已經建立起了龐大的規則體系來保障個人的信息安全。但是在大數據時代，這些規則都成了無用的馬其諾防線。人們自願在網路上分享信息，而這種分享的能力成為了網路服務的一個中心特徵，而不再是一個需要規避的薄弱點了。

本文摘自《大數據時代》

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　　 《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克託-邁爾-舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發佈了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。維克託-爾耶-舍恩伯格在本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
　　維克託最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關註相關關係。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。這颠覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。